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题名高分辨率影像中基于纹理的建筑区信息提取
被引量：2
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作者
陈超祥
陈华锋
叶时平
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机构
浙江树人大学信息科技学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第21期126-130,共5页
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基金
浙江省教育厅科研计划基金资助项目(Y200805711)
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文摘
在分析QuickBird高分辨率遥感影像特点的基础上,将纹理特征作为分类依据,通过对比实验得出参与分类计算的纹理特征参数为反差和增强反差,按标准距离选出最佳分类因子。选取绿色波段数据,使用改进的最小距离法自动提取影像中的建筑区信息。仿真结果表明,基于该方法提取的建筑区信息识别率为95.4%。
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关键词
遥感
高分辨率
纹理
灰度共生矩阵
建筑区信息提取
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Keywords
remote sensing
high-resolution
texture
gray level concurrence matrix（glcm）
building area information extraction
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名洪泽湖湿地纹理特征参数分析
被引量：13
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作者
张楼香
阮仁宗
夏双
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机构
河海大学地球科学与工程学院
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出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2015年第1期75-80,共6页
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基金
中国科学院战略性先导科技专项项目(编号:XDA05050106)
生态十年专项项目(编号:STSN-01-05)共同资助
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文摘
应用纹理特征进行影像分类,关键在于纹理特征参数的确定。以洪泽湖湿地典型地区为研究对象,选择灰度共生矩阵进行纹理特征计算,探讨灰度共生矩阵窗口尺寸、移动步长、方向和纹理特征统计量对淡水湖泊湿地的区分能力;然后,利用纹理特征和地物光谱特征,结合决策树方法对研究区湿地及其他主要地类进行分类,并通过混淆矩阵进行精度评价。结果表明:研究区湿地分类中纹理特征的最佳窗口大小为3像元×3像元,方向为90°,步长为1个像元,纹理特征统计量组合为均值、熵和相关度;分类精度为83.24%,Kappa为0.788,其结果验证了纹理特征参数选择的科学性和合理性。
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关键词
洪泽湖湿地
纹理特征
窗口尺寸
移动步长和方向
灰度共生矩阵
gray
level
CO-OCCURRENCE
matrix(glcm)
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Keywords
Hongze Lake wetlands
textural characteristics
window size
moving step and direction
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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